地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究.pdf
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1、运营管理DOI:10.20151/ki.1672-7533.2024.02.018地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究马铭遥,路超,吴一迪(珠海市规划设计研究院,广东珠海51 9 0 7 5)摘要:地铁高峰期拥挤是函需解决的重要民生问题,地铁分时定价措施是有效缓解高峰期拥挤的需求管理措施之一。文章对不同地铁分时定价措施下的乘客出行选择行为进行研究,有助于制定合理的地铁分时定价措施,有效缓解高峰期拥挤现象。首先,采取意向(SP)与行为(RP)问卷调查获取基础数据;然后,采用二阶聚类法将乘客划分为3 类,并分析乘客类别特征;最后,采用多元Logistics回归模型深入分析各类乘客的出
2、行特征,重点分析不同分时定价措施下乘客的出行选择行为,由分析结果可知类型2 和类型3 乘客对于分时定价措施敏感,选择转移至平峰期或其他交通方式出行。关键词:地铁;分时定价措施;乘客出行选择行为;聚类分析;回归分析中图分类号:U2931引言近年来,地铁快速发展,但其高峰期拥挤现象却愈发严重。2 0 2 2 年,各城市地铁高峰小时最高断面客流量高达6.1 0 万人次,如何缓解高峰期拥挤成为社会热点问题。地铁分时票价措施主要通过调整不同时段地铁票价来影响乘客的出行选择行为,从而缓解高峰期拥挤现象。目前,国内北京地铁八通线已实施平峰期降价措施,国外部分城市已采取分时定价措施管控客流,并在疏解地铁客流拥
3、挤方面取得了良好的效果。2 0 1 3 年,新加坡地铁采取分时定价措施,政策实施当天,高峰期乘客减少9%,平峰期乘客增加2 5%。2 0 0 7 年,墨尔本地铁推出“早鸟票”政策,客流调查显示,2 3%通勤客流转移至平峰时段出行,平均转移时间提前4 2 min。当前,国内外学者对于分时定价政策下乘客出行选择行为已开展一定研究。田贵超等 2 以上海市乘客为研究对象,调查乘客对不同分时定价措施的支持率。杨文静等1 3-4 对采取分时票价前后的实际客流数据进行分析,研讨票价调整对于客流的影响。张爱琳等 5 通过对乘客进行意向调查(SP调查),并构建基于仿真模型的分时定价机制,从而验证了分时定价的可行
4、性和有效性。但目前的研究仍缺少对乘客出行选择行为的深度剖析以及对分时定价措施的场景细化,本研究丰富了分时定价措施场景,并对不同分时定价措施下乘客的出行选择行为进行深入研究,可为后续地铁分时定价措施的制定工作提供一定依据。2数据源及聚类指标选取分析2.1数据源目前国内只采取平峰期降价的措施,无法获取乘客对于其他分时定价措施的反馈,因此文章采取线上与线下发放SP与行为调查(RP)问卷的形式,调查对象为第一作者:马铭遥,女,硕士引用格式:马铭遥,路超,吴一迪.地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究.现代城市轨道交通,2 0 2 4(0 2):1 1 2-1 1 7.MA Mingyao,
5、LU Chao,WU Yidi.Study on the influence of time-based pricing measures on different types of passengers travel choicebehaviorsJ.Modern Urban Transit,2024(02):112-117.112MODERNURBANTRANSIT212024现代城市轨道交通地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究运营管理北京地铁乘客,共回收6 57 份问卷。问卷假设3 种分时舒适度定价场景:高峰期提高票价、平峰期降低票价、组合票价(高峰期提高票价的同时降低平峰
6、期票价),见图1。主要调查内容如下。票价平峰期降价400300200100原票价0时间票价原票价高峰期提价时间原票价组合票价时间早平峰早高峰午平峰晚高峰晚平峰图1 分时定价措施示意图(1)乘客基本信息,包括月收入情况、职业信息等。(2)乘客出行信息,包括乘坐地铁情况,对舒适度、时间、票价敏感程度等。(3)不同分时定价措施场景下乘客出行选择行为,包括转移至平峰期出行、转移至其他交通方式出行、不改变出行时间和出行方式。乘客对于时间、票价、舒适度的敏感程度是影响出行选择行为的关键因素。不同分时定价措施带给乘客的时间、票价、舒适度效果不同,例如,平峰期降价措施场景下,平峰期出行价格更低,吸引对票价敏感
7、程度高、对时间敏感程度低的乘客转移至平峰期出行。根据数据统计结果,乘客敏感因素排序从高到低依次为时间、票价、舒适度因素,见图2。2.2聚类指标选取基于数据情况,本研究采用二阶聚类法划分乘客类时间最重视比较重视图2 录乘客敏感因素排序型,再探究不同类型乘客的出行选择行为。在选取乘客聚类指标时,需考虑乘客基本信息、出行信息以及乘客出行选择行为。本文选取3 大类指标,见图3。3二阶聚类法划分乘客类型根据二阶聚类法聚类结果,乘客共划分为3 类,类型1、类型2、类型3 乘客占比依次为2 9.8%、4 4.5%、25.8%。聚类效果为良好,见图4。职业乘客基本信息月收入周均乘坐地铁天数月均乘坐地铁费用聚类
8、指标乘客出行信息出行选择行为图3 分类指标示意图差良好-1.0-0.5一般重视日均首次乘坐地铁时间对舒适度、票价、时间敏感程度平峰期降价措施下出行选择行为高峰期提价措施下出行选择行为组合票价措施下出行选择行为优秀0.00.5图4聚类效果1.0现代城市轨道交通2/2024MODERNURBANTRANSIT113运营管理地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究不同类型乘客属性及出行特征分析如下,见图5。(1)类型1(固定乘客)。通勤客流,职业以专业技术人员为主,乘坐地铁天数、地铁交通费用最多,月收人平均水平相对最高。最敏感的因素是时间,其次是舒适度。(2)类型2(半固定乘客)。职业以个
9、体经营人员为主,乘坐地铁天数略低于类型1 乘客。最敏感的因素是舒适度,其次是票价。(3)类型3(弹性乘客)。职业以学生及其他职业类型为主,月收入、乘坐地铁频率、地铁费用的平均水平均低于其他类型乘客。该类乘客最敏感的因素是票价和时间。4各类乘客出行选择行为分析基于二阶聚类法聚类结果,本研究采用Logistics回归模型分析不同分时定价措施下各类乘客的出行选择3.122.341.56敏感因素1.771.180.59职业114MODERNURBANTRANSIT212024现代城市轨道交通行为。4.1参数设置构建多元Logistics线性回归模型,用于描述乘客出行选择行为与票价之间的关系,如式(1)
10、所示:Logit(P)=ln=Bo+ixi+2x2(1-P)式(1)中,P是乘客选择不同出行行为的概率;Y是乘客出行选择行为,Y=1表示乘客选择转移至峰前出行,Y=2表示乘客选择转移至峰后出行,Y=3表示乘客选择转移至其他交通方式出行,Y=4表示乘客不改变出行时间和出行方式;xi是高峰期票价与原票价的比例,xi=1,1.3,1.5,1.7;x 2 是高峰期票价与原票价的比例,x2=0.3,0.5,0.7,1;o是回归截距项;,2 是回归系数。参照组设置为“Y=4,出行行为不变”,设i、i2、21、2 为变量的参数值,乘客选择其他出行方式的模型为:周天数类型1类型21.89乘坐地铁费用0.780
11、.631.260.831.662.49V3.32月收人敏感因素2.281.711.140.571.12.23.34.4职业图5各类型乘客属性对比分析P周天数2.341.56敏感因素1.771.180.591.12.23.34.4职业周天数类型3类型22.281.520.76(1)类型类型31.89乘坐地铁费用0.781.260.630.831.662.49V3.32月收入2.361.77乘坐地铁费用1.180.590.661.321.98月收入地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究运营管理P(Y=1)ln=i+Bi1Xi+1242P(Y=4)P(Y=2)n=2+21Xi+22X2(
12、P(Y=4)P(Y=3)1n=;+31Xi+32X2(P(Y=4))4.2模型拟合效果检验基于二阶聚类法聚类结果,对不同类型的乘客分别建立多元Logistics回归模型,模型拟合效果见表1与表2。显著性均为0.0 0 0,小于0.0 5,表明模型有统计意义,通过检验,该模型具备较好的拟合效果。4.3回归结果分析回归系数估计结果见表3,回归系数表示不同票价组合对乘客的出行选择行为的影响程度。当瓦尔德显著性水平值小于0.0 5 时,说明对应自变量的回归系数具有统计意义,对因变量不同分类水平的变化有显著影响回。(1)类型1乘客出行选择行为分析。对于类型1乘客,各变量回归系数均为负,表明改变票价后乘客
13、更愿保留原出行方式。对于选择平峰期出行的乘客,高峰期票价越高,转移至平峰期的乘客数量越少;平峰期票价越低,转移至平峰期的乘客数量越少。究其原因是当高峰期票价越高或平峰期票价越低时,会吸引对票价因素最敏感的乘客转移至平峰期,导致平峰期拥挤程度增加,而类型1乘客对时间和舒适度因素敏感,转移至平峰期不仅影响出行时间,而且降低平峰期舒适度,因此高峰期提价或平峰期降价措施与该类型乘客转表1Logistics回归模型R?检验结果(2)模型回归模型1(3)回归模型2回归模型3(4)注:Cox&Snell为考克斯-斯奈尔R方;Nagelker为内戈尔科R方;McFadden麦克法登R方。表2 Logistic
14、s回归模型拟合度检验结果模型乘客类型-2对数似然值回归模型1类型1回归模型2类型2回归模型3类型3表3 Logistic回归模型参数估算值选择出类型1行方式变量赋值Y参数估计值显著性参数估计值显著性参数估计值显著性截距-2.1971-1.4071.3-1.148X1.5Y=11.70.30.5X20.71截距11.3XI1.5Y=21.70.30.5X20.71截距11.3X1.5Y=31.70.30.5X20.71乘客类型Cox&SnellR?类型10.104类型20.139类型30.22172.646159.321107.250类型20.000-0.0720.033-1.1140.021-
15、1.042-0.2950.0410.0000.000-0.5580.040-3.0020.004-21.0810.0000.0000.000-2.5860.0000.6020.028-1.0100.046-0.6440.0420.0000.000-1.3990.017-2.3800.002-2.7210.0030.0000.000-1.5400.000-3.3050.002-1.9470.000-1.6900.0000.0000.000-1.0970.002-1.4670.041-1.9610.0420.0000.000Nagelker R?0.1980.1520.271卡方值184.2233
16、73.463362.774类型30.0002.5670.000-3.3990.000-2.725-0.5420.0080.0000.0001.0910.0000.7890.0030.4310.0440.0000.0001.4860.000-1.7530.000-1.3110.000-0.5020.0390.0000.0001.3740.0001.2310.0000.8450.0000.0000.0001.6410.000-3.2520.000-2.5250.000-0.9680.0000.0000.0000.6840.0050.5240.0240.6080.0070.0000.000MeFad
17、den R?0.1470.0610.148显著性0.0000.0000.0000.0000.0000.000-1.3800.0000.0000.0002.8430.0002.1910.0001.2590.0000.0000.000-0.3660.000-1.6860.000-2.0400.000-0.3560.0390.0000.0001.5770.0000.7030.000-0.2310.0000.0000.0001.5230.000-4.4590.000-4.1040.000-2.3380.0000.0000.0001.2660.0090.0280.035-1.1320.0030.0000
18、.000现代城市轨道交通212024MODERNURBAN TRANSIT115运营管理地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究移比例呈反比。(2)类型2 乘客出行选择行为分析。对于类型2 乘客,高峰期提价比例与改变出行方式乘客数量成反比,平峰期降价比例与转移至峰后、其他交通方式出行的乘客数量成正比。且当降低平峰期票价时,类型2 乘客偏向于转移至峰后出行,随着平峰期票价的进一步降低,转移的乘客数量也会相应增加。当提高高峰期票价时,类型2 乘客偏向于不改变出行方式和出行时间,究其原因是类型2 乘客对舒适度较为敏感,提高高峰期票价会导致高峰期出行人数减少,高峰期出行的舒适度提高。(3)类
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